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XGBoost 简介及其在机器学习中的用途
为什么重要：XGBoost 是一种基于决策树的集成机器学习算法，它使用梯度提升框架来实现集成机器学习。
来源:人工智能+简介：
简介：XGBoost 算法是一个可扩展的分布式梯度提升决策树 (GBDT) 机器学习库。它的全称是极端梯度提升。使用这个机器学习库有很多好处，比如并行树提升，它是领先的回归、分类和排名机器学习库。
什么是 XGBoost
什么是 XGBoost 什么是 XGBoost作为一种基于决策树的集成机器学习算法，XGBoost 使用梯度提升框架来实现集成机器学习。XGBoost 模型利用了高级正则化技术 (L1 和 L2)，从而提高了模型的泛化能力。XGBoost 的核心是性能驱动，这使得它在机器学习中广受欢迎。
XGBoost 是一种基于决策树的集成机器学习算法，它使用梯度提升框架来实现集成机器学习。XGBoost 模型利用高级正则化技术 (L1 和 L2)，从而提高模型的泛化能力。XGBoost 的核心是性能驱动，这使其在机器学习中广受欢迎。要全面了解 XGBoost，必须首先掌握 XGBoost 所依赖的机器学习概念和算法：监督机器学习、决策树、集成学习和梯度提升。
监督机器学习概念是使用算法创建机器学习模型，以在具有标签和特征的数据集中查找模式。然后使用机器学习模型，使用训练后的模型预测新数据集特征上的标签。
另请阅读：如何在机器学习中使用线性回归。